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浮雕灰度图生成精度建模仿真研究 被引量：2
1
作者 唐向红 李宝君 +1 位作者 郑阳 杨全纬 《计算机仿真》 CSCD 北大核心 2015年第9期345-351,381,共8页
在图像检测过程中,由于采集图像带有噪声,灰度图生成算法会产生许多无效的计算和像素值不准确的问题。为解决上述问题,首先定义了特征杂点,提出了删除特征杂点的算法。然后根据点云的稠密分布不均情况,分别提出了稠密型点云的灰度图生... 在图像检测过程中,由于采集图像带有噪声,灰度图生成算法会产生许多无效的计算和像素值不准确的问题。为解决上述问题,首先定义了特征杂点,提出了删除特征杂点的算法。然后根据点云的稠密分布不均情况,分别提出了稠密型点云的灰度图生成算法和非稠密型点云的灰度图生成算法。实验证明提出的处理算法能有效地消除点云数据的噪声干扰和提出的灰度图生成算法避免了无效的计算和像素值不准确,提高了灰度图生成精度和效率。研究成果对提升浮雕生产质量具有重要的意义。 展开更多
关键词 特征杂点 灰度图 稠密型点云 非稠密型点云
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基于网格划分的混合噪声滤波算法 被引量：1
2
作者 唐向红 郑阳 杨全纬 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2016年第6期87-91,共5页
提出了基于网格划分的混合噪声滤波算法.算法在网格划分基础上定义边缘网格,通过定位出噪声点的位置,在边缘网格和非边缘网格内同时对椒盐噪声和高斯噪声进行处理.实验结果表明,该算法与已有的混合噪声滤波算法对比,能够有效滤除混合噪... 提出了基于网格划分的混合噪声滤波算法.算法在网格划分基础上定义边缘网格,通过定位出噪声点的位置,在边缘网格和非边缘网格内同时对椒盐噪声和高斯噪声进行处理.实验结果表明,该算法与已有的混合噪声滤波算法对比,能够有效滤除混合噪声和保护图像边缘及细节信息,同时对单一噪声也有不错滤除效果. 展开更多
关键词 混合噪声 网格划分 边缘网格
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电机状态异常数据检测算法研究
3
作者 杨全纬 唐向红 +1 位作者 郑阳 任甲举 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2016年第8期34-38,共5页
针对电动机状态监测中异常数据检测存在的准确度低和测量值不精确等问题,文章提出一种基于区间数的不确定数据流异常检测算法。在该算法中,首先引入区间数的方法描述电动机状态监测中测量信号的不确定性,再利用区间数的位置关系对当前... 针对电动机状态监测中异常数据检测存在的准确度低和测量值不精确等问题,文章提出一种基于区间数的不确定数据流异常检测算法。在该算法中,首先引入区间数的方法描述电动机状态监测中测量信号的不确定性,再利用区间数的位置关系对当前窗口的不确定数据进行剪枝,去除大多数正常的数据,最后根据距离值重新排列当前窗口的数据,收缩数据点的K-最近邻对象的查询范围。实验结果表明,该方法具有较高的检测精度和较低的计算复杂度,并能很好的运用到电动机状态监测中的异常数据检测。 展开更多
关键词 电动机电流 不确定数据流 滑动窗口 K-距离 异常数据检测
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挖掘不确定数据的最大频繁项集 被引量：2
4
作者 唐向红 杨全纬 郑阳 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期29-34,共6页
针对不确定数据频繁项集挖掘效率低和准确度不高的问题,提出了一种基于改进的频繁模式树(FPtree)和遗传算法(GA)挖掘不确定数据概率频繁项集的方法,即UFPGA(基于频繁模式树和遗传的挖掘算法).该算法根据不确定数据的构成特征,改进频繁... 针对不确定数据频繁项集挖掘效率低和准确度不高的问题,提出了一种基于改进的频繁模式树(FPtree)和遗传算法(GA)挖掘不确定数据概率频繁项集的方法,即UFPGA(基于频繁模式树和遗传的挖掘算法).该算法根据不确定数据的构成特征,改进频繁模式树方法挖掘不确定数据频繁项集,采用缩小变异空间和增加育种算子的遗传算法搜索最大频繁项集,收缩了搜索范围,提高了挖掘效率.实验结果表明:该方法在时间复杂度方面有很好的优越性,对大规模的不确定数据挖掘提供了一种有效的技术手段. 展开更多
关键词 数据挖掘 不确定数据 频繁项集 最大频繁项集 频繁模式树 遗传算法
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